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數(shù)據(jù)分析師的層級
前段時間在微博上看到一張某集團的數(shù)據(jù)分析師職位層級表，由于表格太大，在網(wǎng)頁上顯得字體太小，很難看清楚，因此我將它簡化處理成如下兩張表格，分為層級1和層級2：
從表中可以看出，專家級的數(shù)據(jù)分析在分析方法的要求方面與資深數(shù)據(jù)分析師是相同的，層級2與層級1的能力差別主要體現(xiàn)在業(yè)務(wù)分析能力、管理能力和影響力等方面。要從“使命必達”的助理數(shù)據(jù)分析師，成長為“獨擋一面”的數(shù)據(jù)分析專家，其中必然需要學(xué)習很多知識、積累很多經(jīng)驗、提升很多技能，這對從事數(shù)據(jù)分析的人有一定的指導(dǎo)意義，在做職業(yè)規(guī)劃時可以參考。
按照不同分析方法所能給人帶來的智能程度，可以把分析能力劃分為以下8個等級。
上面的8級劃分源自SAS網(wǎng)站的Eight levels of analytics，由IDMer編譯而成，個人覺得其中的8張圖片非常形象生動，網(wǎng)友@數(shù)據(jù)小宇軍用兩個圖表將它們更好地展示出來了：
數(shù)據(jù)分析師的級別
1、數(shù)據(jù)跟蹤員：機械拷貝看到的數(shù)據(jù)，很少處理數(shù)據(jù)
雖然這個工作的人還不能稱作數(shù)據(jù)分析師，但是往往作這樣工作的人還都自稱是數(shù)據(jù)分析師，這樣的人，只能通過×××系統(tǒng)看到有限的數(shù)據(jù)，并且很少去處理數(shù)據(jù)，甚至不理解數(shù)據(jù)的由來和含義，只是機械的把自己看到的數(shù)據(jù)拷貝出來，轉(zhuǎn)發(fā)給相應(yīng)的人。這類人發(fā)出來的數(shù)據(jù)，是否有意義，怎么解讀，他自己是不知道的，只能期望收到數(shù)據(jù)的人了。
2、數(shù)據(jù)查詢員/處理員：數(shù)據(jù)處理沒問題，缺乏數(shù)據(jù)解讀能力
這些人可以稱為分析師了，他們已經(jīng)對數(shù)據(jù)有一定的理解了，對于大部分數(shù)據(jù)，他們也知道數(shù)據(jù)的定義，并且可以通過監(jiān)控系統(tǒng)或者原始的數(shù)據(jù)，處理得到這些數(shù)據(jù)。統(tǒng)計學(xué)的方法，這批人還是很精通的，統(tǒng)計學(xué)的工具，他們也是用起來得心應(yīng)手，你讓他們做一下因子分析，聚類肯定是沒問題，各類檢驗也是用的爐火純青。他們的不足是：1、如果不告訴他們命題，那么他們就不知道該應(yīng)用什么樣的方法去得到結(jié)論了。2、對于數(shù)據(jù)的處理沒問題，但是卻沒有一個很好的數(shù)據(jù)解讀能力。只能在統(tǒng)計學(xué)的角度上解釋數(shù)據(jù)。
3、數(shù)據(jù)分析師：解讀數(shù)據(jù)，定位問題提出答案
數(shù)據(jù)分析師這群人，對于數(shù)據(jù)的處理已經(jīng)不是問題了，他們的重點已經(jīng)轉(zhuǎn)化到怎么樣去解讀數(shù)據(jù)了，同樣的數(shù)據(jù)，在不同人的眼中有不一致的內(nèi)容。好的數(shù)據(jù)分析師，是能通過數(shù)據(jù)找到問題，準確的定位問題，準確的找到問題產(chǎn)生的原因，為下一步的改進，找到機會點的人。往往科班出身的人，欠缺的不是在處理數(shù)據(jù)上，而是在解讀數(shù)據(jù)上，至于將數(shù)據(jù)和產(chǎn)品結(jié)合到一起，則是其更缺少的能力了。
4、數(shù)據(jù)應(yīng)用師：將數(shù)據(jù)還原到產(chǎn)品中，為產(chǎn)品所用
數(shù)據(jù)應(yīng)用，這個詞很少被提到。但是應(yīng)用數(shù)據(jù)被提的很多，分析了大量的數(shù)據(jù)，除了能找到問題以外，還有很多數(shù)據(jù)可以還原到產(chǎn)品中，為產(chǎn)品所用。典型的是在電子商務(wù)的網(wǎng)站中，用戶的購買數(shù)據(jù)，查看數(shù)據(jù)和操作的記錄，往往是為其推薦新商品的好起點，而數(shù)據(jù)應(yīng)用師就是要通過自己的分析，給相應(yīng)的產(chǎn)品人員一個應(yīng)該推薦什么產(chǎn)品，購買的可能性會最大的一個結(jié)論。國內(nèi)能做到這個級別的數(shù)據(jù)人員還真是少的可憐，甚至大部分人員連數(shù)據(jù)的視圖都搞不定，而真正意義上的能數(shù)據(jù)應(yīng)用師，可以用數(shù)據(jù)讓一個產(chǎn)品變得更加地簡單高效。
5、數(shù)據(jù)規(guī)劃師：走在產(chǎn)品前面，讓數(shù)據(jù)有新的價值方向
數(shù)據(jù)規(guī)劃師，不能說水平上比數(shù)據(jù)應(yīng)用師高多少，而是另外一個讓數(shù)據(jù)有價值的方向。往往在實際的應(yīng)用中，數(shù)據(jù)都是有其生命周期的，用來分析、應(yīng)用的數(shù)據(jù)也是，這點上，尤其是在互聯(lián)網(wǎng)公司更加明顯，一個版本的更新，可能導(dǎo)致之前的所有數(shù)據(jù)都一定程度的失效。數(shù)據(jù)規(guī)劃師在一個產(chǎn)品設(shè)計之前，就已經(jīng)分析到了，這個產(chǎn)品應(yīng)該記錄什么樣的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能跟蹤什么問題，哪些記錄到的數(shù)據(jù)，應(yīng)該可以用到數(shù)據(jù)中去，可以對產(chǎn)品產(chǎn)生什么樣的價值。
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| 1. 標準報表 回答: 發(fā)生了什么？什么時候發(fā)生的？ 示例：月度或季度財務(wù)報表 我們都見過報表，它們一般是定期生成，用來回答在某個特定的領(lǐng)域發(fā)生了什么。從某種程度上來說它們是有用的，但無法用于制定長期決策。 | |
| 2. 即席查詢 回答：有多少數(shù)量？發(fā)生了多少次？在哪里？ 示例：一周內(nèi)各天各種門診的病人數(shù)量報告。 即席查詢的最大好處是，讓你不斷提出問題并尋找答案。 | |
| 3. 多維分析 回答：問題到底出在哪里？我該如何尋找答案？ 示例：對各種手機類型的用戶進行排序，探查他們的呼叫行為。 通過多維分析(OLAP)的鉆取功能，可以讓您有初步的發(fā)現(xiàn)。鉆取功能如同層層剝筍，發(fā)現(xiàn)問題所在。 | |
| 4. 警報 回答：我什么時候該有所反應(yīng)？現(xiàn)在該做什么？ 示例：當銷售額落后于目標時，銷售總監(jiān)將收到警報。 警報可以讓您知道什么時候出了問題，并當問題再次出現(xiàn)時及時告知您。警報可以通過電子郵件、RSS訂閱、評分卡或儀表盤上的紅色信號燈來展示 | |
| 5. 統(tǒng)計分析 回答：為什么會出現(xiàn)這種情況？我錯失了什么機會？ 示例：銀行可以弄清楚為什么重新申請房貸的客戶在增多。 這時您已經(jīng)可以進行一些復(fù)雜的分析，比如頻次分析模型或回歸分析等等。統(tǒng)計分析是在歷史數(shù)據(jù)中進行統(tǒng)計并總結(jié)規(guī)律。 | |
| 6. 預(yù)報 回答：如果持續(xù)這種發(fā)展趨勢，未來會怎么樣？還需要多少？什么時候需要？ 示例：零售商可以預(yù)計特定商品未來一段時間在各個門店的需求量。 預(yù)報可以說是最熱門的分析應(yīng)用之一，各行各業(yè)都用得到。特別對于供應(yīng)商來說，能夠準確預(yù)報需求，就可以讓他們合理安排庫存，既不會缺貨，也不會積壓。 | |
| 7. 預(yù)測型建模 回答：接下來會發(fā)生什么？它對業(yè)務(wù)的影響程度如何？ 示例：酒店和娛樂行業(yè)可以預(yù)測哪些VIP客戶會對特定度假產(chǎn)品有興趣。 如果您擁有上千萬的客戶，并希望展開一次市場營銷活動，那么哪些人會是最可能響應(yīng)的客戶呢？如何劃分出這些客戶？哪些客戶會流失？預(yù)測型建模能夠給出解答。 | |
| 8. 優(yōu)化 回答：如何把事情做得更好？對于一個復(fù)雜問題來說，那種決策是最優(yōu)的？ 示例：在給定了業(yè)務(wù)上的優(yōu)先級、資源調(diào)配的約束條件以及可用技術(shù)的情況下，請您來給出IT平臺優(yōu)化的最佳方案，以滿足每個用戶的需求。 優(yōu)化帶來創(chuàng)新，它同時考慮到資源與需求，幫助您找到實現(xiàn)目標的最佳方式。 |
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